الگوریتم رقص زنبور (Honey Bee Mating Optimization - HBMO)، در ریاضیات (Mathematics)
انواع روش های بهینه سازی (Optimization Methods) را در آموزش زیر شرح دادیم :
الگوریتم رقص زنبور (Honey Bee Mating Optimization - HBMO) :
📌 معرفی
الگوریتم رقص زنبور (Honey Bee Mating Optimization - HBMO) توسط عباس پور و همکاران در سال ۲۰۰۷ معرفی شد. این الگوریتم از فرآیند جفت گیری زنبور عسل (Honey Bee Mating) الهام گرفته است. در این فرآیند، ملکه (Queen) با چندین زنبور نر (Drones) در طول پرواز جفت گیری (Mating Flight) جفت می شود و تخم ها را تولید می کند.
🐝 اجزای الگوریتم
ملکه (Queen): بهترین جواب فعلی.
زنبورهای نر (Drones): جواب های کاندید که با ملکه جفت می شوند.
پرواز جفت گیری (Mating Flight): ملکه با سرعت معین پرواز می کند و با زنبورهای نر ملاقات می کند. احتمال جفت گیری به سرعت و برازندگی نر بستگی دارد.
تخم ها (Brood): فرزندان تولید شده با ترکیب ژن های ملکه و نر.
کارگران (Workers): جستجوی محلی روی تخم ها برای بهبود آنها.
📐 فرمول احتمال جفت گیری
\[ Prob(Q,D) = e^{-\frac{\Delta(f)}{S(t)}} \]که
\[ \Delta(f) \]تفاوت برازندگی ملکه و نر، و
\[ S(t) \]سرعت ملکه در زمان t است. سرعت ملکه در طول پرواز کاهش می یابد.
